Rozdíl mezi datovou vědou a datovým inženýrstvím
Data Science je interdisciplinární předmět, který využívá metody a nástroje od statistiky, aplikační domény a informatiky až ke zpracování dat, strukturovaných nebo nestrukturovaných, za účelem získání smysluplných poznatků a znalostí. Data Science je proces získávání užitečných obchodních poznatků z dat. Data Engineering navrhuje a vytváří zásobník procesů pro sběr nebo generování, ukládání, obohacování a zpracování dat v reálném čase. Datové inženýrství je zodpovědné za vybudování potrubí nebo pracovního postupu pro plynulý přesun dat z jedné instance do druhé. Zapojení technici se postarají o hardwarové a softwarové požadavky spolu s aspekty zabezpečení a ochrany IT a dat.
Srovnání mezi hlavami mezi Data Science Vs Data Engineering (Infographics)
Níže je uvedeno Top 6 Porovnání mezi Data Science Vs Data Engineering
Klíčové rozdíly mezi Data Science Vs Data Engineering
Následuje rozdíl mezi Data Science a Data Engineering
Data Science a Data Engineering jsou dvě odlišné disciplíny, přesto existují názory, kde je lidé zaměnitelně používají. To také závisí na tom, jak organizace nebo projektový tým vykonává takové úkoly, pokud toto rozlišení není konkrétně označeno. Abychom zjistili jejich jedinečnou identitu, upozorňujeme na hlavní rozdíly mezi těmito dvěma poli:
- Data Engineering je disciplína, která se stará o vývoj rámce pro zpracování, ukládání a získávání dat z různých zdrojů dat. Na druhou stranu, Data Science je disciplína, která vyvíjí model pro čerpání smysluplných a užitečných poznatků z podkladových dat.
- Datové inženýrství je zodpovědné za objevování nejlepších metod a identifikaci optimalizovaných řešení a nástrojů pro získávání dat. Data Science je zodpovědná za vývoj modelů a postupů pro získávání užitečných obchodních poznatků z dat.
- Data Engineer pokládá nadaci nebo připravuje data, na nichž bude vědec dat vyvíjet strojové učení a statistické modely.
- Datové inženýrství obvykle používá nástroje a programovací jazyky k sestavení API pro rozsáhlé zpracování dat a optimalizaci dotazů. Naopak, Data Science využívá znalosti statistik, matematiky, informatiky a obchodních znalostí pro vývoj průmyslových specifických analýz a zpravodajských modelů.
- Zatímco Data Engineering se také stará o správné využití hardwaru pro zpracování, ukládání a distribuci dat, Data Science se nemusí příliš zabývat hardwarovou konfigurací, ale je vyžadována znalost distribuované výpočetní techniky.
- Data Vědci musí připravit vizuální nebo grafickou reprezentaci z podkladových dat, datový inženýr nemusí provádět stejné sady studií.
Srovnávací tabulka Data Science Vs Data Engineering Engineering
I když oba termíny souvisejí s daty, přesto jsou naprosto odlišnými disciplínami, v této části provedeme porovnání obou datových inženýrství Data Science Vs Data Engineering.
| Základ pro srovnání | Data Science | Datové inženýrství |
| Definice | Data Science čerpá statistiky ze surových dat pro získání statistik a hodnoty z dat pomocí statistických modelů | Data Engineering vytváří API a framework pro konzumaci dat z různých zdrojů |
| Oblast odborných znalostí | Tato disciplína vyžaduje odbornou znalost matematiky, statistiky, informatiky a domény. Hardwarové znalosti nejsou vyžadovány | Data Engineering vyžaduje znalosti programování, middlewaru a hardwaru. Strojové učení a statistické znalosti nejsou povinné |
| Pracovní profil | Zavádí statistický model a model strojového učení pro analýzu a neustále je vylepšuje
Vytváří vizualizace a grafy pro analýzu dat | Pomáhá týmu Data Science pomocí transformace funkcí pro modely strojového učení na datových sadách
Nevyžaduje práci na vizualizaci dat |
| Odpovědnosti | Je zodpovědný za optimalizovaný výkon ML / statistického modelu | Je zodpovědný za optimalizaci a výkon celého datového potrubí |
| Výstup | Výstupem Data Science je datový produkt | Výstupem datového inženýrství je systém toku dat, ukládání a vyhledávání |
| Příklady | Příkladem datového produktu může být motor doporučení, jako je seznam doporučených videí YouTube, e-mailové filtry pro identifikaci nevyžádaných a nevyžádaných e-mailů. | Jedním příkladem datového inženýrství by bylo vytáhnout denní tweety z Twitteru do datového skladu úlů rozloženého do několika clusterů. |
Závěr
Data Science a Data Engineering jsou dvě zcela odlišné disciplíny. Data Science i Data Engineering řeší různé problémové oblasti a vyžadují specializované sady dovedností a přístupy pro řešení každodenních problémů. I když Data Engineering nemusí zahrnovat strojové učení a statistický model, musí data transformovat, aby vědci v oblasti dat mohli vyvinout modely strojového učení. Ačkoli vědci v oblasti dat mohou vyvinout základní algoritmus pro analýzu a vizualizaci dat, přesto jsou zcela závislí na datových inženýrech, pokud jde o jejich požadavek na zpracovaná a obohacená data. Obě oblasti mají spoustu příležitostí a rozsah práce. S rostoucími daty a nástupem technologií IoT a Big data bude v téměř každé organizaci založené na IT obrovský požadavek na datové vědce a datové inženýry. Pro zájemce o tyto oblasti není příliš pozdě začít.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Data Science Vs Data Engineering, jejich význam, Head to Head Srovnání, Klíčové rozdíly, Srovnávací tabulka a Závěr. Tento článek se skládá ze všech užitečných rozdílů mezi Data Science a Data Engineering. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 5 nejužitečnější rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením
- Data Science vs Softwarové inženýrství 8 nejlepších užitečných srovnání
- 3 nejlepší datové kariéry pro datové vědce vs datový inženýr vs. statistik
- Big Data vs Data Science - Jak se liší?
- Dotazy na softwarové inženýrství | Nejlepší a nejžádanější